大数据产业革命：重构DT时代的企业数据解决方案 epub pdf mobi txt 电子书下载 2024

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[美] 罗伯特·托马斯，[美] 帕特里克·马博兰著，张瀚文译

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发表于2024-11-10

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商品介绍

出版社：中国人民大学出版社

ISBN：9787300211909

版次：1

商品编码：11697665

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-05-01

用纸：胶版纸

页数：314

大数据产业革命：重构DT时代的企业数据解决方案 epub pdf mobi txt 电子书下载 2024

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书籍描述

产品特色

内容简介

　　一本倾注了IBM对大数据精准认识与深刻洞悉的宏篇巨著
　　IBM集团副总裁、大数据业务当家人亲自执笔
　　从IT时代到DT时代，助力企业升级转型
　　《大数据产业革命：重构DT时代的企业数据解决方案》从九大行业的应用场景出发，介绍了大数据这些行业中的实际运用及其带来的惊人的效果。作者总结梳理出了支撑各应用场景的54个数据模型和30个相关的数据要素。在书中，作者向我们指出了制定大数据战略的关键步骤，以及如何认识数据资产，如何实施业务流程再造，如何搭建大数据的体系架构等问题，旨在“动员”读者成为大数据产业革命的领导者，助力企业在迈向DT时代的过程中，成功进行升级转型。

作者简介

　　罗伯特·托马斯，IBM软件集团副总裁，IBM大数据和信息管理产品线负责人。他在商业运营战略、高科技、收购与资产剥离、制造运营以及产品的设计开发领域有着丰富的经验。在担任IBM软件业务拓展副总裁时期，托马斯先生领导收购了Netezza和Vivisimo两家大数据时代的领导企业。

　　帕特里克·马博兰，史密斯企业与环境学院资深研究员、牛津大学计量金融所教员、卡耐基梅隆大学电气与计算机工程系客座教授、英国皇家统计学会会员以及电气和电子工程师协会（IEEE）高级成员。他运用多学科方法在数据科学、决策制定以及风险管理中不断研发定量技术。他的研究领域涉及大数据、预言预测、预测分析、机器学习以及人类行为分析。

　　张瀚文，在富士通、IBM等全球知名企业有十余年的工作经验，做过市场、营销、产品、技术与渠道等多种工作。同时，他作为关键意见领袖（KOL）会定期在各大IT期刊、社区发表对前沿趋势的见解与观点。译著有《忠诚度革命》《敏捷性思维》等。

精彩书评

　　★如何击破存在于数据管理员与企业管理者之间的壁垒是大数据时代面临的挑战。《大数据产业革命》告诉创业家、成熟企业的管理层，以及对大数据充满好奇的人们，只有打破壁垒，迈出第一步，才能领略大数据带来的巨大价值。
　　　　——江青
　　中国统计信息服务中心大数据研究实验室主任
　　
　　★在《大数据产业革命》一书中，作者用讲述故事的笔触勾勒出未来的世界，在这个世界里，我们现在所熟悉的不少生产关系将被改写。本书适合引导多种类型的读者走近大数据。
　　——韩亦舜
　　清华大学数据科学研究院副院长
　　
　　★通过《大数据产业革命》一书，你将看到各行各业是如何运用数据将不可能变为可能的。企业要用数据增强自身的实力，并坚信能够发现那些从未被开拓过的领域，将商业与工业推升到一个全新的高度。
　　　　——李易
　　中国知名互联网专家、中国移动互联网产业联盟秘书长
　　
　　★《大数据产业革命》的作者罗伯特·托马斯是IBM大数据业务的当家人，他对于数据有着精准的认识和深刻的洞悉。在书中，通过对九大行业中大数据实战运作的深度解析，他提出了30个数据要素和54项数据模型，可以助力企业从IT时代到DT时代成功进行升级转型。
　　　　——薛载斌
　　赛迪研究院世界工业研究所所长
　　
　　★在大数据时代，快速准确的商业决策将使企业在竞争厮杀中脱颖而出。《大数据产业革命》一书通过详实的案例，向我们展现了如何借助他山之石，迎接属于你的大数据时代。
　　——崔昊
　　WatchStor.com总编
　　★《大数据产业革命》一书向我们展现了企业大数据的实战运作。这项技术的崛起正在快速转变我们的商业环境。如何在数据宝藏中迅速挖掘出极具价值的市场信息回馈，从而不断提升产品与服务的竞争优势，是每一位职业经理人所都当考虑的问题。
　　——张瀚文
　　IBM大中华区系统与科技部存储系统市场经理，大华东华中区市场经理
　　
　　★《大数据产业革命》一书将完全颠覆以往处理合作伙伴和顾客关系的游戏规则。大数据将无比清晰地为企业勾勒出未来的商业发展方向，关键在于你是否能够迎头赶上。
　　　　——刘宇
　　IBM大中华区系统与科技部主机及存储系统资深市场与策略经理
　　
　　★本书不仅有跨各行业的生动翔实的故事，也有作者提炼的五十四项大数据模型，但作者并没有止步于故事和模型，而是引导企业大数据实施和决策者进一步利用模型和各种精炼的体系架构为实施企业大数据创新提供方法论和指导，是企业决策者和相关管理人员认识、掌握进而实施大数据的指导书籍。
　　　　——陈滢
　　慧科教育研究院院长、集团高级副总裁

引言
第1章数据改变农业
第2章被颠覆的医疗
第3章保险精算师为什么会成为数据科学家
第4章个性化的零售与时尚行业
第5章被彻底改写的传统客户服务
第6章智能机器能在不远的未来完胜人类吗
第7章政府与社会之间游戏规则的变革
第8章大数据时代企业的可持续发展
第9章天气对能源的决定性影响
第10章模型识别的意义
第11章迎来崭新的数据时代
第12章大数据的关键模型
第13章数据带来的商机
第14章从未停止创新的保时捷
第15章彪马与阿迪的恩怨大战
第16章制定基于大数据的企业决策
第17章数据体系架构
第18章参考体系架构中的业务视图
第19章参考体系架构中的逻辑视图
第20章面向未来的体系架构
结语
译者后记

精彩书摘

　　随着乘坐的过境航班缓缓降下滑行轮，我即将降落在旧金山国际机场。向窗外眺望，能见到正在扩张中的硅谷、东海湾以及远处天际边勾勒出的旧金山轮廓。很难相信，我来这里的目的是要准备参加2013年的农业探索大会，因为从天空中鸟瞰，这里绝大部分是混凝土建筑、高速公路与摩天大厦。
　　这家主业为农产品生产的企业总部距离旧金山国际机场不远，穿过迂回曲折的僻静小路便可到达。虽然此前从未拜访过这家企业，但这次我还是得到了这样一次机会，与该公司的执行管理层坐下来，一起探讨关于在农林渔牧领域运用大数据的课题。
　　相比旧金山的活力与硅谷的热火朝天，我更愿意接受这里平静祥和的氛围。进入会议议程后，我们讨论的话题逐渐转向到了农业生产：“为什么我上周买的草莓比前一周购买的好多了？”我想抛砖引玉，引导大家展开讨论，却未曾想到这个话题竟成了我们后续谈话的关键所在。
　　很显然，品质，尤其是品质的稳定性，是摆在各大生产厂商面前最核心的问题。因此，我提到了日本产品的精益生产品质管理，但该企业的执行管理层很快指出了，日本在实现品质的过程中是以大量的浪费为前提的。事实上，他们大约仅仅保留种植者所提供产品的10%。于是，在我脑海中勾勒出这样一个平衡三角形：其三个顶端分别由品质、品质的稳定性以及消除浪费所构成。
　　接下来的交流反映出了参与座谈会成员的一致观点：气候因素会单方面地影响到农作物的产量及其品质的稳定性。与会的每个人自然都无法改变天气，只能顺其自然。我意识到之所以会归咎于气候因素，是因为大家都认为大自然不能由自己掌控，而在各个季节中只能听凭各种未知的随机性与不确定性。
　　农业的历史进程
　　发达国家的农业发展过程构成了我们今天对农业的传统认知。追溯到1700年，农业可以划分为四个阶段。
　　18世纪（自给式农业）。农民生产出其所必要的最低数量的食物来养活家人，并为寒冷的冬季做一些准备。
　　19世纪（营利式农业）。这一阶段标志着农业从自给自足过渡到以营利为目的。这一时期广泛开始使用各类谷仓，用来存放各种工具、农作物与相应的设备。这个时期也被称为“农业拓荒”时期。
　　20世纪初（牲畜耕种农业）。在这一时期，“农业动力”主要来源于体重800多千克的马。农民们使用牲畜来翻耕、种植以及运输农作物。通过发挥牲畜的作用，首次显著地提升了农作物的生产力。
　　20世纪中期到末期（机械化农业）。经过了工业革命，这一时期的农民借助机械化来完成许多原先需要通过双手或牲畜来做的工作。不断增加的机械设备为农业带来了巨大的生产力，同时也提升了农作物的品质。
　　上述每一个时期都代表着农业向前迈出了重要的一步，引入全新而又切实可用的各项辅助设施：谷仓、工具、马匹与机械设备。从本质上来说，发展是基于具体的物质的，我们可以很清晰地从农业的发展历程中看到这一点。在每个阶段，产量与生产力都在不断提升，尤其是在20世纪后半叶出现了显著而巨大的提升。
　　经过这些发展阶段，农业变得更具效率，但并不代表着会变得更加智慧。
　　农业的数据时代
　　在当前的大数据时代，农业必须依赖数据来推动其发展。这一点比以往任何阶段都让普通人更难以理解，因为数据与具体的实物实在是大相径庭。你可以很容易地明白，马匹是如何帮助农民摆脱沉重的农业劳作的，但是要理解如何运用地理位置信息却完全是另外一回事。这背后蕴涵着多项无形的因素：知识、预测和决策。最终，数据是所有这一切的源泉。
　　简单列举农作物的生长过程有助于理解数据对农业的影响。我们都知道植物需要阳光，它们从土壤中汲取养分与水，然后茁壮成长，这个过程被称为光合作用。健康的植物需要通过一种称为蒸腾的过程来保持自身的温度相对较低（这类似于人体感受到压力后会排出汗水）。但是，假如植物缺乏养分或适宜的条件来完成蒸腾过程，那么植物的机能状态将会开始下降，从而对作物造成伤害。运用数据来改善农业，从根本上讲就是进行监督、控制，并在必要时对过程予以干涉。
　　根据美国环境保护署的统计，目前全美有220万个农场。这些农场与全球其他地区的农场类似，每年平均花在害虫防治、肥料以及其他各项生产项目中的开支高达11万美元。如果能够更好地收集、运用并处理各项数据，这将能够帮助农民在地域辽阔的土地上以更低的成本获得更高的利润。
　　马铃薯农业
　　马铃薯的种植是非常困难的，当你试图在大范围的面积内种植，使作物品质达到近乎完美的时候，尤其如此。马铃薯种植过程中的问题在于你所期望的农作物生长在地下，因此生产出高品质和高收益的马铃薯作物完全取决于其生长过程中的农艺管理。
　　在2013年美国西南数据对话峰会上，地标信息集团（LandmarkInformationGroup）的资深地理信息系统分析师罗伯特·艾伦博士（RobertAllen）同样强调了数据在马铃薯种植过程中的重要性，他的演讲题目是“运用智能手机来提升马铃薯作物中的农艺决策”。艾伦博士通过实例描述了在生长季节，运用各项数据对于农作物的成长与成熟是颇具裨益的。在农作物生长期间不断作出预测并采取干预措施，对农作物的最终产量将产生显著的影响。
　　产量预测以及灌溉管理过程中的一项关键变量是地被植物，这是指计算地面被绿叶覆盖的比率。地被植物是马铃薯种植管理中一项关键的信息输入。测量地被并不是简单地拿出卷尺进行丈量；这需要获取到马铃薯作物的图片，并收集大量和图片有关的信息数据（例如土壤内的水平衡等），然后保障数据能够被传递到农学家与农场主手中，这样他们可以根据数据蕴涵的信息采取切实有效的行动。我们的最终目的并不是收集信息，而是据此采取对策。
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